[2025.08.27 뉴스레터] 비둘기, 현대 AI 강화 학습의 혁명을 이끌다
MIT 테크놀로지 리뷰 뉴스레터 구독자 여러분, 안녕하세요.
AI의 기원을 말할 때, 우리는 흔히 앨런 튜링의 사고 실험이나 아이작 아시모프의 소설을 떠올립니다. 그러나 오늘날 구글 딥마인드나 오픈AI의 핵심 알고리즘인 ‘강화 학습(Reinforcement Learning)’은 사실 인간이 아니라 비둘기의 학습 방식에 훨씬 더 가까운 원리에서 출발했습니다.
1940년대 심리학자 B.F. 스키너는 비둘기에게 보상을 주며 특정 행동을 학습시키는 ‘조작적 조건 형성’을 실험했습니다. 이 단순한 시행착오 기반 학습 원리는 이후 심리학의 주류에서는 밀려났지만, 이는 오늘날 AI 강화 학습의 기반이 됐습니다.
강화 학습은 바둑의 알파고 제로부터 최신 추론 모델까지, AI가 스스로 전략을 만들고 인간 전문가를 능가하는 토대를 마련했습니다. 흥미로운 점은 이 모든 과정이 인간처럼 추론하거나 사고하는 것이 아니라, '보상을 최대화하기 위한 비둘기식 학습'에 바탕을 두고 있다는 것입니다.
이제 AI가 인간의 사고를 모방하는지 여부를 넘어, 비둘기·동물의 학습이 지능과 인지의 본질을 어떻게 재해석할 수 있는지가 중요한 질문으로 떠오르고 있습니다. “AI는 결국 비둘기의 두뇌를 수억 배 확장한 것”이라는 비유는 단순하지만, 우리가 AI를 이해하는 데 더 적절한 설명일지도 모릅니다.
감사합니다.
|
비둘기는 지능적인 동물로 인정받은 적이 거의 없다. 그러나 오늘날 최첨단의 AI 시스템을 움직이는 ‘강화 학습’은 인간보다 비둘기의 학습 방식에 훨씬 더 가깝다.
|
MIT 테크놀로지 리뷰 9-10월호
AI, 에너지 블랙홀
AI는 에너지를 빨아들이는 블랙홀일까요? 아니면 기후와 에너지 문제 해결을 위한 새로운 방법이 될까요? AI의 에너지 문제가 왜 기후 대응의 성패를 가를 중대 변수인지 확인해 봅니다. 또한 통제권을 두고 진화하는 AI 에이전트와 인간 간의 힘겨루기, 개방형 하드웨어 경쟁의 필요성, 일상이 된 감시와 기술 폭력, MIT 경제학자가 경고한 ‘차이나 쇼크 2.0’ 등의 기사를 통해 기술과 사회의 불편한 진실을 직시합니다.
|
세계 최대 반도체 위탁생산업체 TSMC는 해외 확장과 대만 안보 수호라는 두 가지 역할을 동시에 수행하라는 압박을 받고 있다. 문제는 이 두 역할의 충돌 위험이 갈수록 커지고 있다는 점이다.
|
|
미국 포드자동차가 보급형 전기 픽업트럭 출시 계획과 더불어 전기차(EV) 전 차종의 생산 비용을 줄일 새로운 제조 공정을 발표했다.
|
MIT 테크놀로지 리뷰를 구독하여 가장 빠르게 테크 분야의 트렌드를 파악하세요. 아직 구독하지 않으셨다면 구독의 혜택을 누려보세요. |
MIT 테크놀로지 리뷰 코리아customer@technologyreview.kr92, Saemunan-ro, Jongno-gu, Seoul, Republic of Korea, 02-2038-3690수신거부 Unsubscribe |
|
|
